SRTP_Log_20220808

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Working Content:

1.测试了原来的函数模型是否使得梯度无法回传

2.重新使用原来框架建立了关于一个简单函数y=-2x+1的模型，并进行拟合

Acquisition:

1.初步认为梯度是没有问题的（理由：使用同一组数据进行操作，发现在用optimizer更新完网络参数之后，输入同一组数据返回的结果不一样（神经网络的输出不一样），这说明网络是在更新的，更换学习率之后更加明显在更新）。

2.如果使用的数据集中x的范围是1到100（比较小），那么网络训练可以顺利进行，并且不管做不做normalization都可以顺利进行。由于我们用的TDTR也是单调递减函数，这个一次函数也是单调递减函数，那么normalization之后得到的结果也是一样的，如果没有出现其他问题，那么我们的函数也应当训练成功。

Problem:

1.不是很确定如果梯度无法回传，网络是否会更新？我认为是不会更新的，因此我们的梯度应该是可以回传的

2.数据集的问题：思考一下如何调整梯度的问题，对于y=-2x+1来说，是loss太大的问题，导致出现inf和nan。那对于自己的函数又是什么情况，需要思考

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